package com.ming.learn.from.carl.array;

/**
 * 滑动窗口(也可以理解为双指针法)
 */
public class Of20201217LeetCode209 {
    /*
    题目209.长度最小的子数组
    给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ，找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组，
    并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0。

    示例：
    输入：s = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
    输出：2
    解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
     */

    /*
    暴力解法
    时间复杂度 O(n^2)
    空间复杂度：O(1)
     */
    static int minSubArrayLen1(int s, int[] nums) {
        int result = Integer.MAX_VALUE; // 最终的结果
        int sum; // 子序列的数值之和
        int subLength; // 子序列的长度
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) { // 设置子序列起点为i
            sum = 0;
            for (int j = i; j < nums.length; j++) { // 设置子序列终止位置为j
                sum += nums[j];
                if (sum >= s) { // 一旦发现子序列和超过了s，更新result
                    subLength = j - i + 1; // 取子序列的长度
                    result = result < subLength ? result : subLength;
                    break; // 因为我们是找符合条件最短的子序列，所以一旦符合条件就break
                }
            }
        }
        // 如果result没有被赋值的话，就返回0，说明没有符合条件的子序列
        return result == Integer.MAX_VALUE ? 0 : result;
    }

    /*
    滑动窗口
    所谓滑动窗口，「就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置，从而得出我们要想的结果」。
    「滑动窗口的精妙之处在于根据当前子序列和大小的情况，不断调节子序列的起始位置。从而将O(n^2)的暴力解法降为O(n)。」
    时间复杂度：O(n)
    空间复杂度：O(1)
     */
    static int minSubArrayLen2(int s,int [] nums){
        int result = Integer.MAX_VALUE;
        int sum = 0; // 滑动窗口数值之和
        int i = 0; // 滑动窗口起始位置
        int subLength = 0; // 滑动窗口的长度
        for (int j = 0; j < nums.length; j++) {
            sum += nums[j];
            // 注意这里使用while，每次更新 i（起始位置），并不断比较子序列是否符合条件
            while (sum >= s) {
                subLength = (j - i + 1); // 取子序列的长度
                result = result < subLength ? result : subLength;
                sum -= nums[i++]; // 这里体现出滑动窗口的精髓之处，不断变更i（子序列的起始位置）
            }

        }

        return result == Integer.MAX_VALUE ? 0 : result;
    }

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(minSubArrayLen1(7, new int[]{2, 3, 1, 2, 4, 3}));
    }
}
